⚡️ Друзья, нужна ваша помощь.

Собираю толковые телеграм-чаты и комьюнити для предпринимателей — стартаперские, отраслевые, по нише, по городу, про запуски, про найм, да любые бизнесовые.

Если состоите в таких — киньте ссылку в комментарии.

✏️ Промпт для брифинга: как за одну встречу вытащить из клиента 80% нужного

Держите промпт, который экономит мне время. Схема простая: ИИ готовит меня до встречи, я иду по структуре на встрече, и ИИ же разбирает всё после. По порядку.

Шаг 1. Готовимся к встрече. Промпт (забирайте):

Подготовь меня к брифинг-встрече с клиентом.

О клиенте: {ниша, продукт, ссылка на сайт/соцсети, средний чек, гео}
Что я знаю о задаче: {например — нужен трафик, хотят лиды дешевле, запускают новый продукт}

Сделай за меня подготовку:

1. Изучи нишу и типичную воронку в ней. Где обычно теряются клиенты у таких бизнесов?

2. Составь 30–40 вопросов для встречи, разбитых по блокам:
   — Целевая аудитория (боли, возражения, критерии выбора, страхи)
   — Продукт и его ценность (в чём реально сильны, чем отличаются)
   — Технология оказания услуги (как всё устроено внутри)
   — Экономика (чек, LTV, маржа, сколько готовы платить за лид)
   — Прошлый опыт в маркетинге (что пробовали, что слили, почему)

3. К каждому блоку добавь 1–2 «вопроса на 5 почему» —
   которые копают вглубь, если клиент отвечает односложно.

4. Отдельно выпиши 5 фактов, которые НЕЛЬЗЯ брать на веру
   со слов клиента и надо проверить самому (особенно про ЦА).

Не задавай мне уточнений. Выдай готовый список, которым можно
пользоваться прямо на встрече.

Шаг 2. Проводим встречу (60–75 минут):

🔵0–5 мин. Включаешь видео, знакомишься, объясняешь, зачем столько вопросов. Без этого клиент закрывается.

🟢5–10 мин. Даёшь клиенту выговориться: «расскажите своими словами, что за бизнес и в чём боль». Тут вылезает половина инсайтов, которых нет ни в одном брифе.

🔵10–45 мин. Идёшь по блокам из промпта. Продукт → ЦА → экономика → прошлый опыт. Клиент отвечает коротко - включаешь «5 почему».

🟢45–60 мин. Разбираете конкурентов и прошлые провалы. Что уже пробовали, сколько потратили, почему не взлетело. Золотая жила, все её пропускают.

🔵60–75 мин. Резюмируешь вслух своими словами. Если что-то понял не так - клиент поправит прямо здесь, а не через месяц на созвоне-разборе.

Встречу обязательно записываешь.

Шаг 3. Разбираем расшифровку.

После брифа у вас на руках запись Zoom. Прямо в Zoom экспортируете расшифровку в формате vvt - ChatGPT и Gemini спокойно читают такие файлы. Если Zoom не дал расшифровку (или бриф был не в нём) - прогоняете аудио через speech2text.ru и получаете текст. Если нужен промокод на сервис - пишите в комментарии, поделюсь.

⏩Загружаете файл в чат и пишете:

Я провёл бриф с клиентом. Расшифруй информацию и распредели
по вопросам, которые мы формировали ранее. Также напиши,
на какие вопросы мы ещё НЕ получили ответы.

И нейросеть сама раскладывает часовой поток сознания клиента по вашим блокам, а в конце честно говорит: «вот сюда ответа не было». Получаете разом две вещи: собранный бриф и список дыр в нём. Дыры добиваете одним коротким сообщением в мессенджере. Без дополнительного созвона.

📌Про оставшиеся 20%.
Их нейросеть не соберёт. Это данные, которые надо добывать руками. Настоящая ЦА живёт в цифрах Метрики, в записях звонков и в отзывах тех, кто уже заплатил. Туда и надо копать. И ещё: клиенту нельзя верить на 100%, особенно когда он описывает свою аудиторию. Проверяем сами. Всегда.

👇Забирайте оба промпта, гоняйте на ближайшем клиенте.

⚡️ Проанализировал конкурентов и ЦА за 1 день. Раньше на это уходил месяц.

🔜 Записал видео, где показываю весь процесс на живом проекте: от брифа до готовой стратегии. 10 шагов, промпты руками писать не надо, запускаем deep research сразу в трёх нейронках параллельно - Claude, ChatGPT и Gemini - и собираем в один отчёт.

Что внутри:
🟢почему для стратегии я беру Claude
🟡как написать системный промт и бриф для клиента
🟢как выгрузить телеграм-чаты в NotebookLM, чтобы послушать, о чём реально ноет аудитория
🟡как перепроверять факты, потому что нейронка любит сослаться на исследование, которого нет, или на то, которое вообще про другое
🟢где нейронка тупит и подсовывает запрещённые в РФ сервисы и инструменты, которых давно нет
🟡и главное: на каких шагах без живого человека всё разваливается

Бонусом в конце видео отдал мини-курс для маркетологов.

📌 Смотреть: https://youtube.com/@dmitrysatarov?si=34v7Pdxd6tWSxaik

⚡️ Клиенты с отрицательной стоимостью. Как статьи заменили мне платную рекламу

Написал большую статью на Хабр. Про то, как за 5 лет я собрал систему, которая приносит заявки вообще без бюджета на трафик.

✔️Началось всё с одной статьи на VC в 2020 году. Написал про то, как запускал агентство. Никакой стратегии, просто рассказал, что делал и что вышло.
🔵14 000 просмотров
🔵1663 рубля донатов (да, мне ещё и заплатили)
🔵31 заявка → 3 договора

За рекламу я не отдал ни рубля. Наоборот, читатели скинулись. Вот и получается клиент, который обошёлся дешевле, чем бесплатно. Отсюда и название.

Повторить один в один я так и не смог. Зато обкатал систему, которую в статье разбираю по шагам:
🟢где брать темы, когда «не о чем писать»
🟢куда публиковаться и где легко словить бан за ссылку
🟢почему клиенты стали приходить из ответов Claude, Gemini и обзоров от ИИ, и как это вышло без отдельного бюджета
🟢куда собирать людей после прочтения статьи, чтобы они не исчезали навсегда
🟢показал, как выглядит путь клиента на самом деле: не аккуратная воронка из презентации, а хаос, где человек читает статью, забывает, через полгода натыкается на видео и только потом пишет

📌 Читать целиком: https://habr.com/ru/articles/1067882/

⚡️ GEO для AI-поиска: как повысить шансы сайта попасть в ответы Алисы AI

Поиск всё чаще отвечает на вопрос прямо в выдаче. Пользователь получает краткое объяснение со ссылками на источники и может не перейти на сайт. Поэтому бизнесу важно не только занять место в поиске, но и попасть в ответ Алисы AI.

GEO (Generative Engine Optimization) - это подготовка сайта к генеративному поиску. Она дополняет SEO, а не заменяет его.

Алиса AI анализирует запрос, при необходимости задает дополнительные поисковые вопросы, изучает результаты Яндекса и собирает ответ из смысловых блоков.

Высокая позиция помогает попасть в число источников, но правила "нет топ-10 - нет ответа" не существует.
В исследовании экспертов отрасли более 80% источников Алисы AI входили в первую десятку, около половины - в первую пятерку. Страницы за пределами топ-10 тоже цитировались, хотя заметно реже. Вывод: сначала нужна поисковая видимость, затем - контент, который точно отвечает на вопрос.

Шаг 1. Зафиксируйте исходную видимость

Соберите 20-30 важных запросов и проверьте:

🟢отвечает ли на них Алиса AI;
🔵упоминает ли она компанию;
🟢ставит ли ссылку на сайт;
🔵какую страницу цитирует;
🟢где эта страница находится в обычном поиске.

Проверяйте один и тот же список запросов. Иначе результаты разных замеров нельзя сравнивать.

Шаг 2. Проверьте техническую основу

🔵Страницы должны индексироваться, быстро открываться и нормально работать на телефоне.
🟢Проверьте robots.txt, карту сайта, внутренние ссылки и канонические адреса страниц.
🔵Отдельно проверьте YandexAdditional и YandexAdditionalBot. Эти роботы не индексируют сайт. Запрет для них ограничивает использование уже проиндексированного контента в быстрых ответах с YandexGPT и Алисе AI.

Шаг 3. Дайте прямой ответ

Не начинайте страницу с рассказа о "команде профессионалов". Сначала ответьте на вопрос клиента: назовите цену, срок, ограничения или порядок действий. Затем объясните детали.
Подзаголовки, списки и таблицы полезны, когда упрощают чтение.

⏩Жёсткого требования разместить ответ в первых 80-120 словах у Яндекса нет. Разметка Schema.org помогает поиску понять содержание страницы, но не гарантирует цитирование.

Шаг 4. Проверьте контент по ЭПОС

⏩Яндекс оценивает экспертность, полезность, оригинальность и содержательность страницы.

На практике это означает:
🟢автор разбирается в теме и не скрывается за безликой подписью;
🔵текст решает задачу читателя;
🟢данные подтверждены и не скопированы у конкурентов;
🔵тема раскрыта без воды;
🟢цены, условия и даты обновлены.

⏩Имя автора и дата публикации полезны, только если они настоящие. Формальная подпись доверия не создаёт.

Шаг 5. Наведите порядок в сведениях о компании

🔵Адрес, телефон, график работы и услуги должны совпадать на сайте, в Яндекс Бизнесе и других справочниках.
🟢Противоречия не означают автоматического исключения из ответов, но мешают поиску определить, какие сведения считать актуальными.
🔵Отзывы, рейтинги и публикации на внешних площадках тоже могут попасть в ответ, если их страницы хорошо ранжируются.

Шаг 6. Измеряйте изменения

⏩В Яндекс Вебмастере есть отчёт "Видимость сайта в Алисе AI". Он показывает запросы, страницы и долю запросов, в ответах на которые упоминается сайт, - Share of Voice (долю присутствия).

⏩Данные обновляются еженедельно и доступны за последние три месяца.

Не делайте вывод по одной неделе: ответы Алисы и состав источников меняются. Сопоставляйте видимость с позициями, переходами и заявками.

⏩За один цикл меняйте одну группу элементов - например, вступление или структуру страницы. Иначе вы не поймёте, что повлияло на результат.

❓Сколько ждать

Универсального срока нет. Всё зависит от индексации, текущих позиций, конкуренции и частоты обновления ответов. Первые выводы стоит делать после нескольких еженедельных обновлений отчёта.

Если сайт почти не виден в обычном поиске, сначала придётся решать задачи классического SEO.

GEO - не способ обмануть нейросеть. Это работа над поисковой видимостью, точностью сведений и контентом, из которого Алиса может составить полезный ответ.

❓ Где ИИ-контент проваливается

Сырой ИИ-контент палится за секунду, и аудитория это видит. Разбираю места, где он сыпется, и что с этим делать руками.

1. Текст «звучит как робот», и его просто пролистывают

Модель не изобретает стиль, она усредняет всё, что уже есть в интернете. Получается текст «как у всех». Предложения под одну линейку, одни и те же слова по кругу, вылизанная структура без единой живой шероховатости.

Как чиню:
🔘Ломаю ритм: короткие рублю, длинные развожу.
🔘Скармливаю нейронке свой стиль и старые тексты, подмешиваю личный опыт.
🔘Готовый текст обязательно прогоняю через скилл очеловечивания.

2. Выдуманные факты

Нейронка пишет гладко и уверенно, а по сути может нести полную чушь. Врёт складно и подсовывает факты, которых нет. Так, в 2024-м Air Canada по решению суда выплатила компенсацию пассажиру: их же чат-бот накормил его враньём про тарифы.

Как чиню:
🔘Перепроверяю руками каждый факт, цифру, цитату и ссылку. Каждую.
🔘Требую источники прямо в промпте: «Укажи ссылки на исследования, подтверждающие твои слова».
🔘Даю модели свои готовые материалы и прошу отвечать только по ним.

3. Неспособность придумать новое

Нейросеть не придумывает принципиально нового. Она тасует то, что уже сожрала на обучении, и выдаёт перетасовку за идею. Отсюда вечная вторичность.

Как чиню:
🔘подмешиваю то, чего в её данных нет физически: свой опыт, свежие цифры из проектов, собственную аналитику.

Вот это и делает текст живым. Не переформулировки, а то, что ты сам прожил.

4. Где ломается генерация картинок и видео

Картинки. Логика сцены то и дело иногда плывет: невозможная архитектура, машины, которые в жизни бы не собрали, предметы из ниоткуда. Плюс псевдодетализация: издалека красиво, а вблизи вместо цветов пятна, вместо надписей закорючки. Сюда же неестественная симметрия, стерильно-чистый фон и восковая кожа.

Как чиню:
🔘Детализирую промпт: текстуры («ткань с естественными складками»), позы («руки держат чашку естественно»), больше шагов генерации.
🔘Пишу негативные промпты, прямо перечисляю, какие дефекты исключить.
🔘Битые зоны правлю точечным редактором (Inpainting): руки, глаза, кривой текст. Всю картинку заново не генерю.
🔘Чтобы кожа не выглядела пластиковой и «зализанной»: «Keep all pores visible» (сохранить видимые поры) плюс «No plastic or airbrushed effect» (запрет на пластик и глянцевый ретушь).

Видео. Каждый кадр нейронка генерит почти заново из случайного шума, поэтому лица, объекты и фон потихоньку плывут. Чем длиннее ролик, тем сильнее рассыпается. Поэтому нейронки часто и ограничены по секундами на сцену.

Как чиню:
🔘режу на короткие сцены, задаю опорные кадры-референсы (стартовый и финальный), чтобы модель не уводило в сторону, прячу слабые места за малой глубиной резкости и не пытаюсь вытянуть из модели непрерывный минутный сюжет.

➡️ ИИ - это отличный черновик, но не готовый продукт. Часы на рутине он мне экономит, но последнее слово всегда за человеком. Особенно там, где косяк стоит денег или репутации.

📌 Промт для анализа конкурентов на международном рынке: ЕС и США

Главная ошибка при анализе конкурентов за рубежом: гонять ЕС и США одним запросом. Модель по дефолту тянет одеяло на себя. По США накидает американские бренды и цены в долларах, по Европе выдаст европейцев с GDPR. Смешаешь оба рынка в одном запросе, и не получишь ни по одному нормальной картины.

Отсюда правило: ЕС и США разбираем отдельно. Разными запросами.
Где это реально сработало у нас. Заходили со швейцарской B2B-платформой, сначала разложили конкурентов ровно по этой схеме: кто как ценится, на кого таргетируется, где дыры. В итоге собрали 450 заявок за полгода, лид по 22 CHF, 95% целевые. Просто перед стартом мы уже знали, в какую нишу лезть, а в какую даже не соваться.

Ещё три вещи, без которых промпт не заведётся:

1️⃣Разбивай задачу. Конкуренты + ЦА + регулирование в одном запросе = поверхностный ответ обо всём и ни о чём.

2️⃣Требуй цифры, а не оценки. «Конкуренты дорогие» это не анализ. Средняя цена, разброс, модель монетизации, вот анализ.

3️⃣Копай глубже топ-3. Иначе не увидишь пустые ниши, куда как раз и можно залезть.

👇Держи сам промпт.
Заполняешь квадратные скобки и кидаешь в Claude / ChatGPT / Gemini:

Роль: Ты старший аналитик по международной рыночной стратегии
с опытом выхода B2B/B2C-компаний на рынки ЕС и США.

Контекст:
- Наш продукт/компания: [краткое описание, ссылка на сайт]
- Категория/индустрия: [укажи]
- Целевые рынки: страны ЕС — [напр. Германия, Франция, Нидерланды] и США
- Наша позиция: [новый игрок / уже присутствуем / планируем выход]

Задача: Провести сравнительный конкурентный анализ ОТДЕЛЬНО по рынку ЕС
и по рынку США. Не смешивай рынки: конкуренты, цены и регулирование
в них различаются.

Конкуренты для анализа:
- ЕС: [3-5 конкурентов или "определи топ-5 сам"]
- США: [3-5 конкурентов или "определи топ-5 сам"]

Для каждого конкурента по каждому рынку проанализируй:
1. Позиционирование и УТП (ценностное предложение с главной страницы)
2. Ценообразование: модель (подписка/разовая/freemium), уровни, валюта,
средняя цена, разброс. Конкретные цифры.
3. Целевая аудитория и сегменты
4. Каналы привлечения и ключевые сообщения
5. Локализация: язык(и) сайта, местная поддержка, местные способы оплаты
6. Регуляторная адаптация:
- ЕС: GDPR, хранение данных в ЕС, cookie-баннеры, язык/маркировка
- США: приватность (CCPA/штаты), стандарты (напр. SOC 2), комплаенс США
7. Сильные и слабые стороны относительно нас

Форматы вывода:
- Таблица бенчмаркинга (отдельно ЕС / отдельно США)
- Карта позиционирования по 2 осям (напр. цена vs глубина функций)
- Матрица «угрозы и возможности»: где конкуренты сильны (угроза),
где слабы (возможность), какие ниши не занял никто
- Ключевые различия рынка ЕС и США в 5-7 пунктах
- 5 приоритетных действий отдельно по ЕС и по США

Ограничения:
- Не выдумывай цифры. Нет данных, так и пиши: «данные недоступны».
- Указывай источник по каждому важному факту (сайт, отзывы, отчёты).

Пара приписок, без которых промпт превращается в тыкву:

🟣Включи Deep Research в модели. Без него она выдаёт конкурентов «по памяти», то есть по состоянию на позапрошлый год.

🔵Гоняй ЕС и США разными запросами. Качество заметно выше, чем впихнуть всё в один прогон.

🟡Обновляй раз в квартал. Рынок за 2-3 месяца переобувается, особенно перед сезоном.

И мини-чек «когда модель наврала», три красных флага:

*️⃣Цены подозрительно круглые и без валютной специфики рынка.
Ни одной ссылки-источника (значит, сочиняет).

*️⃣«Конкуренты» для ЕС и США одни и те же, без привязки к локали.

🔜 Забирайте, тестируйте.

⚡️ Как мы оцениваем эффективность маркетинга

Клиент спрашивает «ну как, окупается реклама?», а я даже не смотрю на количество лидов. Смотрю на LTV/CAC: сколько клиент приносит за всё время против того, сколько стоил на входе. По сути это возврат на каждый рубль, вложенный в привлечение. Расскажу, как мы это считаем.

⏩CAC: сколько стоит привести клиента. Берём ВСЕ расходы на привлечение и делим на число новых клиентов. И вот тут первая ошибка: в CAC забывают половину затрат. Сюда идёт не один рекламный бюджет. Ещё зарплаты и комиссии продажников, подписки на сервисы лидогенерации, работа подрядчиков. Посчитаешь честно, и цифра сразу перестаёт быть такой симпатичной.
Второй нюанс: считать надо по каналам, а не общим котлом. Именно это превращает метрику в рабочий инструмент. Иначе не увидите, что Директ приносит клиентов по 2 000, а таргет по 8 000, и продолжите лить в дырявое ведро.

⏩LTV: сколько клиент приносит за всё время. Классика жанра: почти все считают LTV по выручке. Неправильно. Считать надо по марже. Иначе радуетесь красивой цифре, а по факту работаете в минус. Для подписки и SaaS формула простая: средний чек × частота покупок × срок удержания клиента. Удержание тут половина успеха. Подняли Retention на пару месяцев, и весь юнит-экономикс заиграл по-новому.

⏩Ориентир 3:1.
С клиента зарабатываете втрое больше, чем потратили. 3 и выше это уже масштабируемый бизнес: покрываете и маркетинг, и накладные, и всё равно в плюсе.

🔵Меньше 3: тревожный звоночек, маркетинг проедает прибыль.
🟡Ровно 1:1: вам кажется, что в ноль. А после налогов, эквайринга и прочих радостей минус с каждого клиента.
🔵5:1 и выше: вроде бы кайф? Нет. Если соотношение превышает в сторону LTV - вы упускаете возможность роста.

Моя первая студия Webseotop в 2019-м закрылась из-за кассового разрыва. Поэтому LTV/CAC я всегда смотрю в паре с CAC Payback Period: за сколько месяцев отбивается привлечение. Соотношение может быть отличным, но если деньги возвращаются медленно, кассу это не спасёт.

📎 Забираем себе (мини-чек-лист):
В CAC складываем ВСЁ: рекламу, зарплаты продажников, сервисы, подрядчиков
CAC считаем по каждому каналу отдельно
LTV только по марже, не по выручке. Для подписки: чек × частота × срок удержания
Всегда рядом держим CAC Payback Period
Цифры сводят вместе финансы, продажи и маркетинг. В одиночку маркетолог всей маржи не видит.

💬 Клиент прислал голосовое. «Все отмечают, классный профессиональный сайт, многим нравится».
Спрашиваю, сколько заявок пришло с сайта.
Ни одной.

⭐️ Fami Coffee продаёт зелёный кофе оптом, от мешка до контейнера. Мы делали маркетинговый анализ, прототип, дизайн, собрали на Тильде. До трафика на сайт ещё не дошли, он следующим этапом. Клиентов сейчас приводят партнёры, которые ведут Авито: объявления и Авито Про.

➡️ То есть на сайт почти никто не заходит. Откуда тогда «клиентам нравится»?
А вот откуда. Человек видит объявление на Авито. Ему сейчас переводить деньги незнакомой конторе за кофе, который поедет из Бразилии. Он идёт гуглить название.
Открывает сайт: девять стран, договор, инспекция SGS, склад в двух километрах от МКАД. Успокаивается. Пишет в телеграм.
В аналитике у сайта ноль. По факту он отработал.

📌 Я к тому, что заявки с сайта - так себе метрика для сайта. Людей приводит Авито. Сайт отвечает на другой вопрос, который человек задаёт себе молча: с этими вообще можно иметь дело или нет.
Дальше по плану как раз трафик. Потому что пока сайт открывают только те, кто и так тебя нашёл, это красивая визитка. А в поиске прямо сейчас кто-то набирает «зелёный кофе оптом» и до Fami не доходит.

💜 Спасибо за отзыв, Кирилл. Работаем дальше.

⚡️ Дольше всех с нами работают три клиента. Первый почти четыре года, второй три года семь месяцев, третий три года пять месяцев. Ниши разные, бюджеты разные. Общее у них одно: все трое считают окупаемость. Те, кто смотрел только на заявки и позиции, ушли.

Считается она так. Выручка с рекламы минус расходы на рекламу, поделить на расходы, умножить на сто. Ниже 100% значит реклама съедает больше, чем приносит.

Сложность не в формуле. Сложность в том, что подставлять в неё нечего.

➡️ В отчёте подрядчика нужны четыре строки: расходы по источникам, заявки по источникам, сколько заявок стало сделками, выручка по этим сделкам.

📎 Первые две подрядчик знает сам. Третью и четвёртую он не знает и знать не может. Они лежат у вас в CRM и в голове у продажника.

Отсюда неудобный вопрос. Не к подрядчику, к себе. Вы ему эти данные передаёте?

📌 Если нет, выясните почему. Вариантов обычно три. CRM нет вообще. CRM есть, но выручка в неё не доезжает. Или обмен данными никто не наладил, и обе стороны второй год считают каждый своё.

Что делать.

🟢Нет CRM: заводите. Пока её нет, спросите продажника, сколько заявок дошло до оплаты.

🟣Данные есть: отдайте подрядчику выгрузку раз в месяц или доступ.

🔵Дальше договоритесь о главном. Он сводит свои цифры с вашими сделками, и окупаемость вы считаете вместе. Не он вам присылает красивое, а вместе.

Потом начнётся точность: коллтрекинг, разметка звонков, связка CRM с рекламными кабинетами. Отдельные деньги и недели работы. С этого начинать не надо. Сначала посчитайте и посмотрите, сходится ли картинка.

Один наш клиент считает сам, без всяких интеграций. В августе прислал: ROMI 193%, окупается по обоим источникам. Работаем с ним не первый год, и это не совпадение.

Подрядчик, который отказывается считать окупаемость вместе с вами, бережёт не ваше время. Он бережёт себя от вопроса, окупается ли то, что он делает.

💬 Пришлите свой последний отчёт, за 10 минут скажу, чего в нём не хватает, чтобы посчитать окупаемость.